电信领域重要数据识别指南（报批稿）_12页_389kb

电信领域重要数据识别指南总结

1. 核心内容概述

本文件《电信领域重要数据识别指南》为指导电信数据处理者识别重要数据的规范性文件，适用于电信数据处理者在数据资产管理过程中识别重要数据，并为后续核心数据识别提供基础。文件内容涵盖重要数据识别的原则、流程、分类及方法，旨在提升电信领域数据安全管理水平，防范数据泄露、篡改、破坏等风险对国家安全、公共利益造成的潜在影响。

2. 主要观点

• 重要数据定义：电信领域重要数据是指一旦遭到篡改、破坏、泄露或非法利用，可能危害国家安全、公共利益的电信数据，包括原始数据及处理后的衍生数据。
• 识别原则：
  • 可操作性：识别规则与方法应科学合理，便于实际操作。
  • 可控性：识别过程中的人员、工具、流程需可控。
  • 完备性：识别应全面覆盖相关业务和系统。
  • 最小影响：识别工作应尽量减少对系统和网络运行的影响。
  • 时效性：识别结果需及时更新，确保准确性。
  • 定量与定性结合：依据数据特性，采用定量或定性方法进行识别。
• 识别流程：
  • 组建工作团队；
  • 确定识别范围；
  • 制定工作方案；
  • 实施识别；
  • 形成重要数据目录；
  • 动态更新目录。

3. 关键信息

3.1 重要数据分类

电信领域重要数据分为以下五类：

• 网络规划运维数据域：反映网络设施和信息系统规划、建设、运维等总体发展情况的数据。
• 安全保障数据域：反映网络与数据安全保障、物理安全保障、应急通信保障情况的数据。
• 经济运行与业务发展数据域：反映电信领域经济运行及核心业务发展情况的非公开统计数据。
• 关键技术成果数据域：反映我国先进信息通信技术发展水平的相关数据。
• 其他数据域：包括一定数量或影响范围的个人信息集合，以及主管部门认定的其他重要数据。

3.2 重要数据识别方法

采用定量与定性相结合的方式进行识别，包括：

• 数据要素分析：分析数据的领域、群体、区域、精度、规模、深度、覆盖度、重要性等要素。
• 数据影响分析：评估数据一旦泄露、篡改、破坏或非法利用，是否会对国家安全、公共利益、经济安全或网络安全造成重大影响。

3.3 各数据域识别标准

3.4 重要数据目录管理

• 重要数据目录需包含数据基本情况、责任主体、处理情况、安全情况等信息。
• 工作团队需定期排查重要数据变化情况，及时更新目录。
• 目录更新应遵循数据分类、要素分析、影响分析等流程。

4. 适用范围与例外情况

• 本文件适用于指导电信数据处理者开展重要数据识别工作。
• 涉及军事、政务、国家秘密信息的数据处理活动，按照国家相关规定执行，不适用本文件。

5. 参考文献

• 《中华人民共和国网络安全法》
• 《中华人民共和国数据安全法》
• 《工业和信息化领域数据安全管理办法（试行）》

6. 文件修订情况

• 本文件代替YD/T 3867-2021。
• 本次修订更新了范围、规范性引用、术语定义、识别流程等内容。
• 新增了基本原则、实施流程等内容。